一、数据挖掘的一般方法
利用数据挖掘进行数据分析的常用方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化与偏差分析、网页挖掘等，分别从不同的角度挖掘数据。
分类。 分类是指在数据库中找到一组数据对象的共同特征，并根据分类模式将其分为不同的类。 它旨在通过对模型进行分类，将数据库中的数据项映射到特定类别。 它可以应用于客户分类、客户属性和特征分析、客户满意度分析、客户购买趋势预测等。 例如，汽车零售商可以根据汽车的喜好将客户分类，让营销人员将新型汽车的广告手册直接邮寄给他们喜欢的客户，从而大大增加商业机会。
回归分析。 回归分析方法反映了事务数据库属性值的时间特征，生成将数据项映射到实值预测变量的函数，发现变量或属性之间的依赖关系，主要研究问题有数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据之间的相关关系等。 它适用于市场营销的各个方面，包括客户要求、客户流失活动的维护和预防、产品生命周期分析、销售趋势预测和有针对性的市场活动。
聚类。 聚类分析是按照相似性和差异性将一组数据分为几类，其目的是尽量增大属于同一类别的数据之间的相似性，尽量减小属于不同类别的数据之间的相似性。 适用于顾客群的分类、顾客背景分析、顾客购买倾向预测、市场细分等。
关联规则。 关联规则是描述数据库中数据项之间存在的关系的规则。 也就是说，可以根据一个事务中项目的出现，将另一个项目导出为在同一事务中出现。 也就是说，数据之间的相关和相互关系是隐藏的。 在客户关系管理中，通过挖掘企业客户数据库中的大量数据，从大量记录中发现有趣的关联关系，找出影响营销效果的关键因素，进行产品定位、定价和客户群定制、客户追求、细分与维护、营销
特点。 特征分析从数据库中的一系列数据提取关于这些数据的特征表达式，这些特征表达式表示该数据集的整体特征。 例如，营销人员可以通过提取顾客流失因素的特征，得出导致顾客流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防顾客流失。
变化和偏差的分析。 偏差中较大程度上含有分类中的异常事例、模式例外、对观察结果期待的偏差等潜在有趣的知识，目的是找出观察结果和参照量之间有意义的差异。 在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外的规则。 意外规则挖掘可应用于各种异常信息的发现、分析、识别、评估、警报等。
网页挖掘。 互联网的飞速发展和Web的全球普及，使得Web上的信息量非常丰富，通过挖掘Web，利用Web上的海量数据进行分析，涉及政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等能够集中分析处理对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的前兆，分析和处理这些信息，以识别、分析、评价和管理危机。
二、数据挖掘的功能
数据挖掘通过预测未来趋势和行为，进行预拍摄的知识库决策。 数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含而有意义的知识，主要有以下五个功能：
自动预测趋势和行为：数据挖掘自动从大型数据库中搜索预测信息。 过去需要大量手动分析的问题现在可以从数据本身迅速直接地得出结论。 一个典型的例子是市场预测问题。 数据挖掘使用有关历史促销的数据，查找未来投资中回报率最高的用户。 其他可预测的问题包括破产预报和确定最可能对指定事件作出反应的组。
关联分析：数据关联是数据库中一种重要的可发现知识。 如果两个或多个变量所取值之间存在某种规则性，则称为关联。 关联有简单关联、时间序列关联、因果关联。 关联分析的目的是找出隐藏在数据库中的关联网络。 数据库中的数据的相关函数有时不知道，有时知道也有时不确定，所以通过相关分析生成的规则是可靠的。
群集：数据库中的记录可以分为一组有意义的子集，即群集。 聚类提高了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的前提条件。 聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。 80年代初，Michalski提出了概念聚类技术。 其要点是，在划分对象时不仅要求对象之间的距离，而且要求划分出的类具有某种内涵的描述，避免了现有技术的某些片面性。
概念描述：概念描述是描述一个对象的内涵，并概括与此类对象相关的特征。 概念描述分为特征描述和区别描述，前者描述一类对象的共同特征，后者描述不同类型对象之间的区别。 要生成类的特征描述，只涉及该类中所有对象的共性。 生成区别性描述的方法很多，如决策树方法、遗传算法等。
偏差检测：数据库中的数据往往有异常记录，从数据库中检测这些偏差是有意义的。 偏差包括分类中的异常事例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、模的经时变化等许多潜在知识。 偏差检测的基本方法是找出观测结果和参照值之间的有意义的差异。
三.数据挖掘实例集群分析APP应用市场划分
由于聚类是将数据分成不同的集群或集群的过程，因此同一集群中的对象具有很大的相似性，而不同集群之间的对象具有很大的异构性。
从统计学的角度来看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。 传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、
有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。
从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法(如分类和定性归纳算法)的预处理步骤。
聚类分析的核心思想就是物以类聚，人以群分。在市场细分领域，消费同一种类的商品或服务时，不同的客户有不同的消费特点，通过研究这些特点，企业可以制定出不同的营销组合，从而获取最大的消费者剩余，这就是客户细分的主要目的。在销售片区划分中，只有合理地将企业所拥有的子市场归成几个大的片区，才能有效地制定符合片区特点的市场营销战略和策略。金融领域，对基金或者股票进行分类，以选择分类投资风险。
下面以一个汽车销售的案例来介绍聚类分析在市场细分中的应用。
商业目标
业务理解：数据名称《汽车销售.csv》。该案例所用的数据是一份关于汽车的数据，该数据文件包含销售值、订价以及各种品牌和型号的车辆的物理规格。订价和物理规格可以从 edmunds.com 和制造商处获得。定价为美国本土售价。如下：
表1：数据视图
业务目标：对市场进行准确定位，为汽车的设计和市场份额预测提供参考。
数据挖掘目标：通过聚类的方式对现有的车型进行分类。
数据准备
通过数据探索对数据的质量和字段的分布进行了解，并排除有问题的行或者列优化数据质量。
第一步，我们使用统计节点审核数据的质量，从审核结果中我们发现存在缺失的数据，如下图所示：
第二步，对缺失的数据进行处理，我们选择使用缺失填充节点删除这些记录。配置如下：
建模
我们选择层次聚类进行分析，尝试根据各种汽车的销售量、价格、引擎、马力、轴距、车宽、车长、制动、排量、油耗等指标对其分类。
因为层次聚类不能自动确定分类数量，因此需要我们以自定义的方式规定最后聚类的类别数。层次聚类节点配置如下(默认配置)：
可以使用交互表或者右击层次聚类节点查看聚类的结果，如下图所示：
再使用饼图查看每个类的大小，结果如下：
从图中可见，分成的三个类样本数差异太大，cluster_0和cluster_1包含的样本数都只有1，这样的分类是没有意义的，因此需要重新分类。我们尝试在层次聚类节点的配置中指定新的聚类方法：完全。新的聚类样本数分布如下：
cluster_0、 cluster_1、cluster_2的样本数分别为：50、9、93。
执行后输出树状/冰柱图，可以从上往下看，一开始是一大类，往下走就分成了两类，越往下分的类越多，最后细分到每一个记录是一类，如下所示：
我们可以再使用条形图查看每类的销售量、平均价格，如下图所示：
每类总销量分布图
每类平均销量分布图
每类平均价格分布图
我们再看一下每类的销售额分布情况。首先，我们需要使用Java代码段节点或者派生节点生成销售额字段，配置如下：
再使用饼图查看销售额分布情况，cluster_0、 cluster_1、cluster_2的市场份额分别为：32.39%、0.53%和67.08%，如下图所示：
案例小结
通过这个案例，大家可以发现聚类分析确实很简单。进行聚类计算后，主要通过图形化探索的方式评估聚类合理性，以及在确定聚类后，分析每类的特征。